[发明专利]基于神经网络的低网络带宽需求的监控方法及系统在审
| 申请号： | 201910664304.0 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110378296A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 惠兰清;邓巍;曹姗;徐树公;张舜卿 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络的低网络带宽需求的监控方法及系统，通过在检测端部署用于人脸检测的神经网络、在服务器端部署用于人脸识别的神经网络，通过对原始图像进行人脸检测得到包含人脸信息的关键帧，在服务器端对关键帧进行人脸识别实现监控。本发明通过部署神经网络进行辅助处理并优化分配计算压力，使用较小带宽和存储空间即以快速使新目标加入检测目标的数据库。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 低网络带宽 服务器端 人脸检测 人脸识别 关键帧 监控 部署 存储空间 辅助处理 人脸信息 优化分配 原始图像 检测端 小带宽 数据库 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的低网络带宽需求的监控方法，其特征在于，通过在检测端部署用于人脸检测的神经网络、在服务器端部署用于人脸识别的神经网络，通过对原始图像进行人脸检测得到包含人脸信息的关键帧，在服务器端对关键帧进行人脸识别实现监控；所述的用于人脸检测的神经网络采用多任务级联卷积神经网络；所述的用于人脸识别的神经网络采用FaceNet深度学习模型实现。
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